数据中台 机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

1 业界的大规模模型基本上是logistic regression和linear regression，所以sgd 和lbfgs很重要要了解，并行求导很重要要了解lr怎么并行

2 其次就是常见的机器学习算法，比如svm gbdt knn等，要做到原理了解，能在压力下快速应答。算法的优劣和适应场景也要基本清楚

3基本的算法数据结构要熟练，链表二叉树，快排归并动归等等…

要如何开始从零掌握Python机器学习？

我使用Python已经7年多了，现在从事视频物体识别算法开发，使用TensorFlow，也是基于Python语言。Python是一门解决所有问题的语言，值得你拥有！

我从2012年开始学习机器学习，因为没人指导，走过很多弯路，浪费了不少时间和精力。刚开始我是看《机器学习实战》这本书，虽然看不懂，但还是把书上的例子全跑了遍，渐渐地就发现不用明白算法也能实现想要的功能。然后，我就直接开发自己想要的程序，遇到需要机器学习的部分就直接copy过来，一个周后demo就出来了，这时你就发现你已经入门了。剩下的就是了解各个算法的使用范围和局限。

千万不要掉到无尽的书堆里去，要实践和做项目！

呃，地铁到站了，要上班去了，还没写完，有机会再继续探讨……

数据中台 knn算法例题经典 knn算法主要步骤

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。